跨境東南亞,20個不可不知的電商統計數字
跨境東南亞,20個不可不知的電商統計數字

在去年發布的東南亞電子商務統計數據一文中,提到很多東南亞電子商務的關鍵數字,了解為何東南亞電商正夯。UBS最近發布了一個有趣的研究,提供一些關於東南亞電商機會的新觀點,對關鍵市場也具備高度競爭力。馬來西亞電商媒體eCommerce Milo將這些資料整理為20個東南亞電商須知:

1.東南亞有將近6億2千萬人口,差不多是中國的一半、美國的兩倍。

2.東南亞的行動裝置覆蓋率是112%,包括汶萊、緬甸、東帝汶。

3.現在東南亞的網路滲透率是32%,表示大約東南亞有將近2億的網路使用人口。

4.新加坡的上網人口最高,有74%,其次是馬來西亞62.6%,泰國是46%(跟中國差不多)。

5.印尼的Facebook使用者最多:6,500萬,菲律賓3,600萬,泰國2,600萬。

6.印尼擁有最高的零售業績,約美金1千億。馬來西亞逐步逼近,零售產值達美金982億、泰國零售業總額則為美金944億。

7.東南亞的六個大國中,零售業總額為4,360億美金,這才佔中國的11.4%、佔美國的14.4%。

8.新加坡擁有最高的電子商務覆蓋率(在零售業的佔比),但也只有1%,菲律賓次高0.3%,泰國、馬來西亞的電子商務在零售業的佔比都是0.2%。

9.東南亞六國的平均電商覆蓋率只有0.2%,遠遠落後於中國的8.0%和美國的8.7%。

10.印尼擁有最大的電商成長潛力,其次是馬來西亞和泰國。

11.在B2C的電商平台中,Amazon在泰國和菲律賓的造訪率最高,其次為新加坡、馬來西亞、泰國。

12.eBay的造訪率在新加坡是第一名,印尼、菲律賓與馬來西亞第二,泰國為第三。

13.樂天在泰國第二、印尼、馬來西亞、新加坡第五。

14.以B2C多品牌零售業者區分,Lazada在泰國的造訪率最高,接下來依序為泰國、印尼、菲律賓、馬來西亞。

15.Zalora在新加坡第一名,菲律賓與馬來西亞第二,印尼第三。

16.在B2C的非公開拍賣及每日促銷的方面,Groupon在新加坡、泰國及印尼最常被造訪

17.LivingSocial在泰國第一名 (Ensogo), 印尼第二、再來是菲律賓 (Ensogo) 及馬來西亞。

18.在C2C拍賣及分類品牌部份,東南亞各國都分別由不同的平台領先。

19.淘寶在東南亞已經開始吸引華人國家,在新加坡和馬來西亞名列前二。

20.Naspers所擁有的分類電商平台 OLX 在東南亞市場也佔有前五名。

同場加映:UBS預估東南亞的電子商務轉換率大約0.5%到1.0%,和全球平均值1.2%相去不遠(美國是3%)。

本文轉自SmartM,原文出自eCommerce Milo

關鍵字: #電子商務
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懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題
懂保險的 AI 才有用!國泰人壽數據暨人工智慧發展部如何解開壽險業的 AI 實戰難題

金管會調查顯示,國內金融機構與周邊單位已有 33% 導入 AI,其中壽險業導入比例達 67%,僅次於銀行業的 87%。事實上,保險業應用 AI 的難題不在技術,真正的挑戰是要在高度監理、複雜流程與專業領域中,找到可落地的應用場景。國泰人壽數據暨人工智慧發展部走過八年、歷經三次組織定位演進,如何摸索出自己一套的 AI 轉型路徑?

國泰人壽養兵練 AI

國泰人壽數據團隊的起點,可以追溯到 2016 年成立的「客群經營部」。2018 年,隨著公司希望讓 AI 發展更具基礎架構、更具規模地展開,團隊轉型為「數據經營部」;到了 2024 年,正式成立「數據暨人工智慧發展部」,角色也從推廣,轉向更專注的技術發展。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部目前為一約 65 人的團隊,平均年齡 33 歲。
圖/ 數位時代

八年間,團隊的任務始終圍繞同一件事:深入業務現場,釐清痛點,再與 IT、業務、客服等單位協作,推動 AI 從研究走向實踐。國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀形容,這個過程更像是傳教士的工作:「很多數據產品是由我們發想,從核保到理賠,有哪些導入機會?我們要去和各部門溝通,AI 可以協助什麼。」

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀。
圖/ 數位時代

這樣的溝通並不容易,因為壽險業的專業門檻極高。國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士指出,一張保單牽涉的關係人本來就複雜:「在保險業,一張保單的銷售,涉及要保人、被保人、受益人,是多方關係,尤其在金管會的要求下,還必須兼顧模型的公平性與可解釋性。」核保邏輯、理賠判斷、業務員培訓,每個環節都有各自的專業門檻與監理要求,通用技術難以直接套用。這也是國泰人壽選擇自己養兵練 AI 的原因,唯有深度理解壽險場景,AI 才有落地的條件。

從真實需求長出來的 AI 實戰力

要讓技術模型真正為前線人員所用,數據暨人工智慧發展部團隊長期觀察業務現場,確保 AI 產出都能有效銜接既有作業流程。去年,團隊面對的挑戰,是在十三個部門提案中,篩選出值得投入的場景。莊淑儀說明,評估標準有三項:「是否能複製到多元場景?對公司有什麼效益?技術可行性?」最終六個案子出線,其中包括「AI Coach」。

AI Coach 以 AI 陪練業務員磨練銷售技巧,同步縮短培訓週期,讓業務員能更快提供專業、貼近保戶需求的服務。看見 AI Coach 的成效後,國泰人壽也將同一套模式延伸至客服中心及直效團隊,評估面向包括禮貌、問題回應、服務要點...等面向,給於評分及建議。黃喬敬博士解釋背後的難度:「以往這些評估指標是由人來判斷,現在則是要做到標準化,讓 AI 系統可以自己判斷。」今年一月上線後,客服新人有超過九成以此作為教育訓練工具,業務端使用率也過半,不僅省下資深人員帶新人的時間,也讓保戶獲得更一致、更高品質的服務體驗。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部協理莊淑儀(左)與首席數據分析師黃喬敬博士(右)帶領團隊在國泰人壽保險領域驗證 AI 應用。
圖/ 數位時代

另一項落地應用則是「Cathay Eye」,是國泰人壽自行開發的智能風險控管模型。莊淑儀說明:「這最主要是幫案件的複雜度做分級,讓新進同仁處理複雜度低、資深同仁處理複雜度高的案件,一來反映人力價值,二來加速案件處理流程,讓客戶更快獲得所需服務。」

黃喬敬博士也補充背後的機制:「Cathay Eye 是把公司過去數千萬筆資料整合起來,藉此建立一個平均的判斷基準,用來做複雜度分級與派工。」目前,Cathay Eye 的識別能力相較原流程提升一倍精準度,也讓流程的判斷效率明顯加快。

壽險業 AI 應用的新標竿

對國泰人壽而言,讓 AI 發揮作用的關鍵,在於將產業領域知識與技術能力結合,而這仰賴的是兩條並行的人才路徑。對內,是強化已熟悉保險核心業務人才的 AI 素養;對外,則是網羅生成式 AI 工程與系統設計、AI 治理、雲端數據工程...等專業人才,補齊技術深度。莊淑儀強調:「在人才 AI 素養上,以往我們著重精兵制。去年開始,我們要做到全員素養提升,在人人都會用 AI 的時代,如何善用、如何合規,這都是需要教育訓練的。」

黃喬敬博士則從技術端點出下一步的方向,如 Agentic AI 是明確的發展趨勢,但在企業級的應用上,不可能讓它完全自由運作,如何兼顧安全與效益,是關鍵任務。「檢視整個 Workflow,如何建立更好的決策流程,人員的角色和流程都會慢慢轉換。」他也指出,把端到端的自動化流程建置起來,是團隊接下來的重點工程。

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國泰人壽數據暨人工智慧發展部首席數據分析師黃喬敬博士。
圖/ 數位時代

導入 AI,或許已是壽險業的產業常態;但能不能真正走進核心業務的第一線,關鍵仍是有沒有先搞懂保險本身。從需求出發、從場景驗證,國泰人壽正以這套方法,定義壽險業 AI 應用的新標竿。

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